hbase创建数据库命令，hbase数据库命令

如何用hive查询hbase中的数据

通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。

方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中 第二种是整合hbase，hive。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。

hbase是怎样删除和修改数据的,和oracle这类传统的rdbms有什么区别_百...

1、在Hbase架构中，由于底层的HDFS不支持追加，更新。

2、数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。可伸缩性。

3、其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系权统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

4、倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

hbase导入导出方式有哪些

1、方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

2、）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

3、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

4、方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

5、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

HBase创建,删除,清空数据表

1、删除数据通过删除列或列簇 没有修改数据，要更改数据，将对应行键、列簇、列下的值重新写入就行了。他虎同时保存多个时间版本的值，使用的时候直接取最新的数据就行了。

2、shell，创建表、批量删除表、查看记录等操作很不方便，因此开发了工具，使用hbasethrift接口、php CI框架、bootstrap前端框架开发。

3、Hbase的修改，是根据某个行键添加一行数据，并未这行数据生成一个较新的时间戳来实现，每个行键都会对应多个时间戳的数据，那么最新的时间戳就是最终修改后的内容。

4、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。